| 研究課題/領域番号 |
18540119
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
数学一般(含確率論・統計数学)
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
熊谷 悦生 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 講師 (20273617)
|
|---|
| 研究分担者 |
高木 祥司 大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 准教授 (00231390)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2006 – 2008
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,470千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 570千円)
2008年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2007年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2006年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
|
|---|
| キーワード | 統計数学 / 指数型分布族 / 情報量損失 / 時系列解析 / 傾向スコア |
|---|
| 研究概要 |
拡張された指数型分布族における統計的許容性という観点から、非対称な損失関数の元での2次漸近最適性に関する特徴付けや、全αダイバージェンス損失の元で推定量の2次漸近比較を行った。またARモデルでのデータの選択的取り扱いにおける正確な情報量損失を求めることにより、拡張された指数型分布族での情報量損失における漸近的結果との乖離を求め、時系列データの選択における情報量での一つの反例ともいうべき結果を得た。時系列データの抽出に関する情報量損失において、情報量のリカバリーが難しいことの理論的成果でもあるので、今後の研究の足がかりとなるべき成果であった。
|
